모형이 있고 지정한 변수 설정 조합에 대한 반응 값을 예측하려면 예측을 사용합니다.

예를 들어, 부동산 평가사들이 특정한 특성을 갖는 아파트의 판매 가격을 예측하려고 합니다. 부동산 평가사들은 이전에 도시 아파트의 판매 가격과 면적, 세대 수, 건축 연도, 시내 중심부와의 거리 등 여러 예측 변수와의 관계를 설명하기 위해 모형을 적합했습니다.

이 분석에서는 사용자가 적합하고 Minitab에서 워크시트에 자동으로 저장하는 모형을 사용합니다. 자세한 내용은 저장된 모형 개요에서 확인하십시오.

이 분석의 위치

적합할 모형 유형에 해당하는 이 분석 버전을 사용합니다.

모형 유형 예측 버전
회귀 분석 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 예측
안정성 연구 통계분석 > 회귀 분석 > 안정성 연구 > 예측
이항 로지스틱 회귀 분석 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 예측
포아송 회귀 분석 통계분석 > 회귀 분석 > 포아송 회귀 분석 > 예측
일반 선형 모형 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 예측
혼합 효과 모형 통계분석 > 분산 분석 > 혼합 효과 모형 > 혼합 효과 모형 적합
선별 설계 통계분석 > 실험계획법 > 선별 > 예측
요인 설계 통계분석 > 실험계획법 > 요인 > 예측
반응 표면 설계 통계분석 > 실험계획법 > 반응 표면 > 예측

대체 분석 사용 시기

  • 저장된 모형이 있고 주효과와 교호작용 효과를 적합 평균과 함께 표시하려면 요인 그림을 사용합니다.
  • 저장된 모형이 있고 적합된 반응과 두 계량형 변수 간의 관계를 등고선을 사용하여 2차원으로 표시하려면 등고선도을 사용합니다.
  • 저장된 모형이 있고 적합된 반응과 두 계량형 변수 간의 관계를 3차원 반응 표면을 사용하여 표시하려면 표면도을 사용합니다.
  • 저장된 모형이 하나 이상 있고 하나 이상의 반응 변수의 예측 평균이 허용 범위 내에 있는 영역을 식별하려면 중첩 등고선도을 사용합니다.
  • 저장된 모형이 하나 이상 있고 하나 이상의 반응을 최적화하는 값을 찾으려면 반응 최적화 도구을 사용합니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오